growing AI market apace

人工智慧的市場在3年後有每年60億美金的價值，8年後有每年 370億美金的價值。 這個龐大的市場意味著有多少的高薪工作會增加，以及多少的工作會被取代。

Family-centered policy trumps points-based policy?

Most of the Americans, definitely including Trump, have the corny misconception that immigrants have low educational levels. In 2011-2015, 50% of the immigrants have college degrees (compared to 27% between 1986-1990). In 26 states of the U.S., average educational level of immigrants is higher than the native citizens. Even with declining power, U.S. is still the catnip for world-wide intellectuals.

http://www.economist.com/news/united-states/21723108-far-being-low-skilled-half-all-legal-migrants-have-college-degrees-immigrants

3D pictures from Sony

Sony CMOS sensor 現在有測距感應器 (ToF)，所以就可能有立體照相的結果。 這個 ToF的技術一直是我职耿於懷的，因為我不知道怎麼設計在這種小小的照像晶片上, 可以有幾十萬，幾百萬個 ToF感測器. 
看了 Sony 的簡略 ToF 照像技術資料後，我才比較釋懷。 Sony 的 ToF 感應器， 兩公尺以外的物體，測距誤差 1公分, 4公尺以外的距離測距誤差是4公分。距離越長，測距誤差越大。 而且這個數據要在非常明亮的燈光下 (2千 lux, 但平常明亮的辦公室照明只有400 lux)， 不能有餘光或任何外界的困擾。 軍事用途的 ToF距離, 至少是兩三公里, 而且至少要能辨識戰車的形狀. 二三十個 pixels 還可以, 兩三百萬個 pixels 根本不可能，因為辨識 3公里以外的距離誤差，至少是辨識物體長度的10倍以上。
Sony的這個技術，我相信主要是在於當光子進入晶片後，被 PN junctipn 吸收的時間，幾乎每一個 pixel 都能調整到差不多。 這個 Sony 晶片的 pixel 是10 微米，我估計因為光子進入每一個 pixel的落點都不會一樣，可能至少會有3到5奈秒(10的負9次方秒)的誤差， 加上其他外界的影響和光子數量的不同 ( Poisson distribution)，這時間誤差會更大。 3公尺的距離 來回需要20奈秒。 但是因為光子隨機落點的不同，就有0.6公尺的距離誤差。 Sony 能夠解決這個時間誤差問題，至少對幾公尺外近距離的立體照相，還是很了不起。 只是不知道光線要多亮，距離要多近，才能顯現立體效果？
http://technews.tw/2017/06/10/sony-tof/

gilt-edged home value for priviledged admission to primary school

這應該是中國最貴的房子吧， 3.3坪在北京第二實驗小學旁邊的"學區房", 去年3月以台幣2千3百50萬賣出。不過現在在北京政府強力打壓學區房的趨勢下, 可能已經狂跌了吧 .
https://www.bloomberg.com/news/articles/2017-06-07/try-getting-your-kid-into-a-beijing-public-school

Generous financial aids

紐澤西普林斯頓大學 undergraduate 今年有超過3萬個申請入學，只有6.1%的錄取率. 這3萬多個入學申請，有40%成績是全A ( 所以很多成績特優的學生，都會被摒棄在外). 入學許可的學生包括有色人種 (people of color) 約53%, 家庭歷史的第一個能上大學的學生，竟然高達普大入學許可的19%。 普林斯頓大學，每年的學雜費加生活費約5萬3仟美元， 但是學校給每一個學生的平均補助，約4萬8仟美元。 能夠進入普林斯頓大學，家長4年可省約6百萬新台幣。 對於清寒或特殊族裔的學生，假如願意回饋社會的話，很容易可以找到其他校外的獎學金，所以四年普大的教育可以說是免費。 不知道在台灣的頂尖大學有沒有類似的財務補助?
http://www.nj.com/education/2017/03/princeton_incoming_freshman_class_is_most_selectiv.html

A.I. vs M.D.

這一篇可能是我看過有關AI文章最實在的。 作者是一個癌症醫生，曾經因為他的癌症暢销書 "The Emperor of All Maladies" 得到普立茲獎. 昨晚他在 Charlie Rose 訪談節目裡暢談 AI 對醫生的影響。 他承認 AI 遲早會將醫生對病人診斷的 一些細微感覺和精细判斷都能取代。 讓 AI 和 25位皮膚專科醫生一起診斷黑素瘤，結果AI 全部勝利。 雖然AI可以解決很多問題, 甚至AI自己也完全不知道自己為什麼能夠解決問題， 不過我大致同意這篇文章講的一句 "AI can solve the case. It cannot build a case" 無論如何, 現在 AI 也威脅到醫生的職業了. AI 始祖，加拿大多倫多大學的 Hinton (很多AI 計畫的主持人, 都是他當年的學生) 甚至講出 "不要再繼續訓練放射科醫生了"
http://www.newyorker.com/magazine/2017/04/03/ai-versus-md

Not a cooling saucer any more

Since the founding of United States, Senate had been a "cooling saucer" (quipped by George Washington) for the hot and partisan Congress while Supreme Court is a moderator on the issues that legislative bodies could not come to terms. Now, by invoking "nuclear option" in Senate, even the Supreme Court is destined to become partisan. Democracy in the U.S. is insidiously relegated to populism.